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1.
2.
3.
针对当前人脸检测的研究现状与难题,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型进行肤色区域提取,根据肤色在YCb’Cr’空间的分布,对于亮度小于80的非肤色像素点会误判为肤色点,则缩小椭圆聚类;对于亮度大于230的肤色像素点会误判为非肤色点,则扩大椭圆聚类,有效避免了在高亮度区域和亮度较低的区域中的肤色点误判问题。接着利用人脸的几何特征,对二值化图中的目标区域进行比例、大小结构的分析,排除不可能的人脸区域,并基于肤色和位置进行区域优化,将处理后的结果作为候选人脸区域输出。 相似文献
4.
基于视觉的多特征手势识别 总被引:1,自引:0,他引:1
手势是一种自然直观的交互方式,基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。本文在已有的手势识别技术基础上,从手势分割及手势表示两方面着手,提出了一种单目视觉下的手势识别方法。利用颜色特征检测肤色区域,成功分割出人手;利用人手的轮廓及凸缺陷检测指尖,再利用指尖的数目和方位来表示一个手势,进而结合轮廓长度和面积等几何特征完成手势识别。传统的指尖检测方法需要遍历并扫描手掌外轮廓,计算量大,本文通过凸缺陷检测指尖,减少了计算量,提高了指尖检测的速度。实验结果表明,本文的方法具有很好的鲁棒性及实时性,能适应环境的变化。 相似文献
5.
针对复杂图像背景及光照导致的肤色检测率不高的问题,提出一种基于分裂式K均值聚类的椭圆模型肤色检测方法。该方法对图像进行光线补偿处理,采用Gray World方法对图像进行颜色均衡,选择建立检测效率较高的椭圆肤色模型进行肤色检测,并在检测出的肤色区域上采用分裂式K均值聚类(FKM)进行二次的肤色判决,进一步准确检测出肤色区域。实验表明,所提出的检测算法能准确高效地检测出肤色区域,具有较高地准确率和较强的鲁棒性。 相似文献
6.
7.
为克服传统的Adaboost算法出现的样本训练时间过长、过于依赖样本质量等问题,在训练不足及初始人耳定位不好的情况下,引入YCbCr肤色模型和多模板匹配技术策略对人耳进行精确定位。实验表明,改进后的人耳检测性能得到较大的提高,对动、静态人耳均能达到准确定位和检测的效果,算法的鲁棒性较好。 相似文献
8.
由于原始的Adaboost方法在复杂图片上检测人脸效果不够理想,所以提出了一种能够处理复杂背景图片的人脸检测方法,即基于肤色的Adaboost检测方法。该方法具有肤色分割的检测率高、适应性强和AdaBoost算法检测速度快等优点。首先,通过人脸肤色的统计特征对图像进行肤色分割,得到候选人脸区域;然后使用经过训练的AdaBoost算法级联分类器对候选人脸区域进行检测,最终得到精确定位的人脸。经过实丐令证明,基于肤色分割的Adaboost人脸检测方法比原始的Adaboost方法在鲁棒性上有了很大提高。 相似文献
9.
基于均值平移的自动人脸检测与跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对彩色图像序列的人脸跟踪问题,提出了一种基于均值平移的自动人脸检测与跟踪算法.对每帧图像采用基于肤色和支持向量机的算法检测人脸,可以减少计算量.对于检测到的人脸,判断是否含有新增人脸,有则将新的人脸加入跟踪序列,否则继续跟踪原有人脸序列.然后采用均值平移算法对人脸序列进行跟踪,其计算量小,跟踪稳定可靠,从而实现自动的人脸检测与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地进行人脸的自动检测跟踪. 相似文献
10.
提出一种YCbCr色彩空间中基于肤色的人数统计识别算法。通过计算所得阈值区分开肤色与非肤色区域,得出二值图像。对二值图像进行形态学处理,并根据人体生物特征进行筛选,选取目标区域,对连通区域进行统计。仿真结果表明,该算法能够准确地统计出图像的人数,且运算速度快,具有较好的实时性。 相似文献